핵심 요약

  • 톰 퉁구즈는 인프라 투자액 대비 응용 서비스 매출 비율을 기준으로, AI가 인터넷 시대보다 빠르게 투자와 매출의 간격을 좁히고 있다고 본다.
  • 미국 벤처 투자액은 2026년 첫 9개월에 5,160억 달러를 기록했다. 물가를 조정한 AI 시대 첫 4년의 누적 투자액은 인터넷 시대 첫 4년의 약 6.2배다.
  • AI 지출 상위 기업에 벤처 투자 기업이 집중돼 있다는 점은 자금 순환 우려를 낳는다. 그러나 이 자료만으로 AI 사용료가 벤처 투자금에서 나왔다고 단정할 수는 없다.
  • 벤처 투자 기업의 미국 고용 비중은 인터넷 시대보다 커졌다. 다만 시대별 추정에 사용한 자료와 정의가 달라 정확히 이어지는 시계열 비교는 아니다.

인프라를 깔고, 그 위에서 매출을 만든다

퉁구즈는 카를로타 페레스의 기술 혁명 논의를 바탕으로 인프라 구축과 이를 정당화할 응용 서비스의 성장을 연결한다. 먼저 기술을 작동시킬 기반을 만들고, 이후 그 기반 위에서 서비스가 매출을 창출한다는 구도다.

그가 주목하는 지표는 인프라 투자액 대비 응용 서비스 매출 비율이다. 매출이 투자 규모를 얼마나 빨리 따라잡는지 비교하려는 것이다.

1996~2005년 미국 통신 기업의 인프라 투자액은 2026년 화폐가치로 약 1조 5,000억 달러였다. 같은 기간 해당 인프라 위에서 사업을 한 서비스 기업들의 매출은 약 1,800억 달러로 집계했다.

두 수치의 범위는 다르다. 인프라 투자에는 유선·무선·케이블 사업자가 포함되지만, 매출은 아마존·구글·이베이·넷플릭스·세일즈포스 등 24개 기업의 공시를 바탕으로 합산했다. 일부 기업이 온라인 매출을 별도로 공개하지 않아 2001~2005년 매출은 하한 추정치다. 구글과 야후 매출에서는 트래픽 확보 비용도 차감하지 않았다.

AI의 빠른 매출 성장과 투자 회수의 조건

퉁구즈에 따르면 AI는 인프라 구축이 시작된 지 4년째에 투자액 대비 응용 서비스 매출 비율이 두 자릿수에 도달했다. 그는 인터넷 인프라가 서비스 매출로 채워지는 데 약 10년이 걸렸던 것과 비교해 AI가 그 간격을 더 빠르게 좁히고 있다고 해석한다.

투자 회수 속도의 사례로는 스페이스X의 연산 설비를 든다. 원문이 인용한 스페이스X의 3분기 S-1 증권신고서는 현재 가격에서 신규 연산 설비의 투자 회수 기간이 1년 미만이라고 설명한다.

다만 원문에 제시된 계산은 가격과 세금 조건에 따라 회수 기간이 달라진다는 점도 보여준다. 와트당 구축비 46달러를 적용하면 GPU 카드 한 장의 구축비는 5만 5,200달러다. 제시된 계약 요율로 계산한 연간 매출은 4만 6,165달러, 현금 운영비는 약 570달러로, 회수 기간은 약 1.21년이다. B200 현물 가격을 적용하면 0.72년으로 줄어든다.

또 연방세율 21%와 가속 감가상각을 반영하면 첫해 현금흐름이 늘면서 회수 기간은 0.97년이 된다. 퉁구즈는 이 효과가 비용 자체의 감소가 아니라 세금 납부 시점에 따른 이점이라고 구분한다. 특정 설비의 계산을 AI 인프라 전체의 회수 기간으로 일반화할 수 있는 근거는 제시하지 않는다.

매출이 따라잡아야 할 투자 규모도 커졌다

피치북과 NVCA 자료를 인용한 원문에 따르면, 미국 벤처 투자액은 2026년 1~9월 5,160억 달러였다. 이는 2021년 연간 최고 기록인 3,579억 달러보다 약 44% 많다. 2026년 수치는 9개월 실적이며 연간 환산값이 아니다. 같은 기간 AI 기업은 전체 투자 금액의 82.7%를 차지했다.

2026년 화폐가치로 비교하면 인터넷 시대 첫 4년인 1996~1999년의 누적 벤처 투자액은 2,018억 달러였다. AI 시대 첫 4년인 2023~2026년은 1조 2,400억 달러로 약 6.2배다. 여기서도 2026년은 첫 9개월만 포함한다.

비교 기간을 바꾸면 배수도 달라진다. 같은 AI 투자액을 인터넷 시대 전체 10년의 투자액인 6,303억 달러와 비교하면 약 2배다. 퉁구즈는 두 시대의 경과 시간을 맞추기 위해 첫 4년 비교를 사용했다.

그의 논점은 AI 매출이 빠르게 성장한다는 데서 끝나지 않는다. 투자 규모도 훨씬 커졌기 때문에 생태계는 매출과 인프라 투자 사이의 간격이 이전보다 짧아지기를 기대하고 있다는 것이다.

AI 지출의 집중이 자금 순환을 입증하는가

퉁구즈가 제기하는 핵심 위험은 AI 지출이 스타트업 생태계 내부에서만 순환하는지 여부다. 투자받은 기업들이 서로의 서비스를 구매해 매출을 만드는 구조라면, 매출 성장의 의미도 달리 해석해야 한다.

아폴로가 분석한 Ramp AI Index에서는 AI 지출 상위 1% 기업 중 80.4%가 벤처 투자를 받은 기업이었다. 중위 지출자 집단에서는 그 비중이 13.1%였다. Ramp는 별도로 오픈AI와 앤스로픽에 대한 지출의 80%를 기업 1%가 차지한다고 보고했다.

그러나 벤처 투자를 받은 기업이라는 사실과 벤처 투자금으로 AI 사용료를 낸다는 주장은 다르다. 이 자료는 고액 지출 기업의 투자 유치 여부를 보여줄 뿐, 지출 재원의 출처를 밝히지는 않는다. 지출 금액을 측정하므로 토큰 사용량의 비중으로 해석해서도 안 된다.

표본에도 한계가 있다. Ramp 자료는 카드와 청구서 결제 데이터를 바탕으로 한 미국 기업 8만 5,000곳 이상을 대상으로 하며 기술 기업 쪽으로 치우쳐 있다. 무료 도구와 개인 계정으로 사용하는 업무용 AI는 제외된다. Ramp는 이러한 개인 계정 사용이 AI 응용 서비스 지출의 약 40%라고 추정한다. 원문은 자금 순환 논지를 제시하는 아폴로와 지출 관리 소프트웨어를 판매하는 Ramp 모두 수치를 부각할 이해관계가 있다는 점도 짚는다.

순환이 일어나는 기업 집단의 크기

퉁구즈는 자금 순환 우려와 함께 벤처 투자 기업이 차지하는 경제적 규모도 봐야 한다고 주장한다. 원문이 인용한 추정에서 이들 기업의 미국 고용 비중은 인터넷 시대 약 5%에서 이후 약 13%로 커졌다.

다만 각 수치의 시점과 산출 방식은 다르다. 1991~2005년 연구는 고용 비중을 약 4~7%로 추정했고, 다른 분석은 2017~2021년을 약 13%로 제시했다. 자료와 벤처 투자 기업의 정의가 조금씩 달라, 이는 시대 사이의 방향성을 보여주는 비교다. 2026년 현재 고용 비중을 직접 측정한 연속 통계는 아니다.

벤처 투자 기업은 미국 전체 기업 수의 약 0.64%에 불과하다. 고용 비중이 큰 것은 기업 수가 많아서가 아니라 개별 기업의 규모가 상대적으로 크기 때문이다.

퉁구즈의 결론은 AI 생태계의 순환 우려를 없애는 것이 아니라 그 순환이 일어나는 범위를 함께 보자는 데 있다. 매출이 투자를 따라잡는 속도와 투자 규모, 고액 지출 기업의 성격을 함께 살펴야 한다는 주장이다.